维基百科评论毒性分类数据集WikipediaCommentsToxicityClassification-elvindavis2162023
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 评论分析, 负面情绪, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自维基百科社区的评论文本，记录了评论的毒性程度，用于训练和评估文本分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于维基百科，涵盖全球范围内的用户评论。
数据维度：包括“id”（评论唯一标识符），“comment_text”（评论文本），以及“toxic”、“severe_toxic”、“obscene”、“threat”、“insult”、“identity_hate”六个毒性相关标签（数值型，-1表示未标注，0或1表示毒性程度）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行初步处理，方便直接用于分类任务。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、毒性检测等相关研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、文本挖掘等领域的研究，如恶意评论检测、情感分析、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体、在线论坛、评论系统等平台提供数据支持，用于自动化内容审核、用户体验优化等。
决策支持：支持平台管理方进行内容风险评估、用户行为分析，从而制定更有效的社区管理策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于构建和评估毒性检测模型，帮助用户识别和过滤有害评论，维护健康的网络环境。
